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【摘 要】
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传统聚类算法K-Medoids对初始点的选择具有随机性，容易产生局部最优解；替换聚类中心时采用的全局顺序替换策略降低了算法的执行效率；同时难以适应海量数据的运算；针对上述问题，提
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,中国电建上海电力环保设备制造总厂有限公司
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2016年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11271057,51176016）,江苏省自然科学基金项目（BK2009535）.
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